Thesis Kill-Chain Assumption Ledger

공개 호출 방식

AI 도구 실행 순서는 EngineCall 우선이다. 아래 Python 블록은 확보한 L1/L1.5 근거를 buildThesisKillChainMemo로 묶는 RunPython fallback 절차다.

from dartlab.synth.thesisKillChain import buildThesisKillChainMemo

target = "005930"
thesis = "매출 성장과 현금 전환이 유지되어 valuation discount가 해소된다"
assumptions = ["매출 성장이 둔화되지 않는다", "CFO가 순이익을 따라온다"]

memo = buildThesisKillChainMemo(target=target, thesis=thesis, assumptions=assumptions)

emit_result(
    table=memo["tables"]["assumptionLedger"],
    values=memo["headline"],
    date=memo["asOf"],
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

assumptionId 별 claim + evidenceNeeded 단정. 예: “ledger 6 row — A1=revenueGrowth (parsedThesis) status=untested evidenceNeeded=‘최근 4Q revenue YoY’ / A2=cashConversion (parsedThesis) evidenceNeeded=‘CFO / NI ratio 5y’ / A3=marginDurability (user) / A4=valuationSupport (parsedThesis) / A5=balanceSheet (fallback) / A6=competitivePosition (user). 6 testable assumption + 모두 evidenceNeeded 명시 (검증 절차 정의).”

2. 핵심 근거 수집

• thesisIntake 의 themes 결과 (8 theme 매핑)
• 사용자가 명시한 assumption list (optional)
• buildThesisKillChainMemo() → assumptionLedger table
• assumption 5 표준 카테고리: revenueGrowth / marginDurability / cashConversion / balanceSheet / valuationSupport

3. 메커니즘 분석

thesis themes → assumption 분해
   growth theme   → A=revenueGrowth (claim: "매출 YoY 둔화 없음")
   margin theme   → A=marginDurability (claim: "OPM 유지")
   cash theme     → A=cashConversion (claim: "CFO/NI ≥ 1")
   balanceSheet   → A=balanceSheet (claim: "차입금 / EBITDA < 임계")
   valuation      → A=valuationSupport (claim: "현재 multiple < peer 평균")
   ↓
각 assumption × (claim + source + evidenceNeeded + status)
   source 분류:
     parsedThesis → thesis 본문에서 자동 추출
     user        → 사용자 명시 보강
     fallback    → 표준 5 카테고리 default
   ↓
evidenceNeeded 강제:
   비어 있으면 실패 (검증 절차 정의 안 됨)
   "최근 4Q revenue YoY", "OPM trailing 5y std" 등 구체
   ↓
status:
   untested  → 아직 검증 X (fragilityMap 진입 대상)
   missing   → evidenceNeeded 정의 안 됨 (실패)

assumption 은 검증 대상 — claim 아님. 가정을 숫자 근거 없이 참이라고 두면 forbidden 위반. evidenceNeeded 는 다음 단계 호출 근거.

4. 반례·한계

• assumptionId 가 없는 row 실패.
• evidenceNeeded 빈 문자열 → 실패 (검증 불가능).
• thesis 문장을 그대로 결론으로 사용 → failureMode 발동.
• 5 표준 카테고리 외 영역 (예: 정치 risk) 은 user 보강으로만 추가.

5. 후속 모니터링

• 6 assumption 모두 untested → recipes.meta.thesisKillChain.fragilityMap 으로 각 assumption fragility 측정.
• evidenceNeeded 매핑 → recipes.meta.thesisKillChain.evidenceCoverageAudit 으로 데이터 coverage 점검.
• assumption 충돌 (예: growth + cash 동시 가정 X) → recipes.meta.thesisKillChain.premortemQualityGate 로 일관성 확인.

대표 반환 형태

column	의미
assumptionId	가정 식별자
claim	검증할 가정
source	parsedThesis/user/fallback
status	untested/missing
evidenceNeeded	필요한 원자료

연계 절차

1. recipes.meta.thesisKillChain.fragilityMap - assumption을 깨는 지표 확인.
2. recipes.meta.thesisKillChain.propagationPath - trigger와 assumption 연결.

기본 검증

• assumptionId가 없는 row는 실패다.
• evidenceNeeded가 비어 있으면 실패다.